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题名概率体素模型中建筑物精确三维结构提取
被引量：2
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作者
吴斌
孙显
王宏琦
付琨
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机构
中国科学院大学
中国科学院电子学研究所空间信息处理与应用系统重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期1-5,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61331017
61302170)
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文摘
从图像中重建的三维体素模型通常存在噪声和建筑物结构不完整的问题,分层边缘拟合方法为解决该类问题提供了一种思路,然而实际场景中建筑物横截面轮廓复杂多样。为此,提出一种两步式由粗到细的边缘拟合算法,在层图像上拟合建筑物横截面轮廓。利用分层投影方法将三维模型投影到二维层图像上,并采用一种结合上下文信息的基于密度的聚类方法去除场景中的噪声,通过形状分类和形状拟合得到平面轮廓的精细拟合结果。最终的三维模型由层图像上边缘拟合结果组合而成。实验结果表明,与最初重建的模型相比,该方法可使精确的建筑物模型更加规则完整且几乎没有噪声,同时大幅减少存储空间。
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关键词
建筑物结构提取
概率体素模型
形状分类
边缘拟合
可变形模板
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Keywords
building structure extraction
probabilistic voxel model
shape classification
contour fitting
deformable template
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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